Estudo americano aponta que máscaras dificultam o reconhecimento facial
Os pesquisadores do NIST observaram que a taxa de erros ficou entre 5% e 50% após a realização de testes em 89 algoritmos 31 de julho de 2020 Karina CostaUm estudo preliminar do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST), dos Estados Unidos, apontou que as máscaras confundem os algoritmos de reconhecimento facial. Os pesquisadores observaram que a taxa de erros ficou entre 5% e 50% após a realização de testes em 89 algoritmos comerciais desse tipo. A equipe comparou duas fotos de uma mesma pessoa, com e sem a máscara.
As máscaras foram aplicadas digitalmente em cerca de seis milhões de fotografias. Para se aproximar da realidade, os cientistas elaboraram nove tipos de máscaras diferentes em cor, forma e nível de cobertura do rosto. Com pessoas sem máscaras, a taxa de erro dos algoritmos mais avançados é de 0,3%. Com a máscara, uma pessoa tem 5% de chance de não ser reconhecida por um algoritmo de alta complexidade.
Já outras tecnologias desse tipo, com taxas de eficiência menores, apresentam entre 20% e 50% de probabilidade de falha. Os resultados também mostraram que, quanto mais a máscara cobre o nariz, menor é a chance de uma pessoa ser reconhecida. De acordo com Mei Ngan, uma das cientistas do NIST, o instituto irá realizar mais testes ainda este ano. Desta vez, serão utilizados algoritmos já desenvolvidos para lidar com a presença das máscaras.
Fonte: NIST
Foto de capa: B. Hayes/NIST